季孟雪 張海 楊絮

多年來，包括教育在內(nèi)的許多部門的數(shù)據(jù)一直在急劇增加，許多行業(yè)面臨海量、高速和多模態(tài)數(shù)據(jù)的沖擊。在醫(yī)療保健、教育等領(lǐng)域，數(shù)據(jù)增長率每年高達35%。SAS研究所研究表明，處理大數(shù)據(jù)任務所需的員工增長了240%。為了理解大數(shù)據(jù)，教育數(shù)據(jù)挖掘和學習分析正在成為尋求提高戰(zhàn)略和運營決策能力的教育機構(gòu)的通用語言。通過考察學生成功率、學生保留率、學習成果以及其他教育指標，分析和預測建模的使用成為教育大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的導航性資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)分析和基于直覺的決策已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)時代的關(guān)鍵組成部分。本文對教育數(shù)據(jù)挖掘和學習分析未來四種發(fā)展趨勢進行了介紹，期待為研究者與教師提供參考和啟示。

● 趨勢一：建立教育領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析概念框架

在深入研究某些目標區(qū)域之前，必須建立某種信息分析概念框架。而迄今為止，各種領(lǐng)域中數(shù)據(jù)概念框架仍很匱乏，相對較為發(fā)達的是商業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析概念框架研究，可以將其作為教育領(lǐng)域概念框架的參考。Liebowitz基于商業(yè)情報/分析領(lǐng)域的研究和最佳實踐，提出了如圖1所示的商業(yè)智能分析概念框架，教育領(lǐng)域同樣可以據(jù)此構(gòu)建一個信息分析概念框架。這一框架表明，業(yè)務和IT驅(qū)動因素會影響組織的分析策略，而業(yè)務推動因素會影響分析策略的成功程度；借助成功因素，可以從分析策略中獲取價值，構(gòu)建發(fā)展路線圖（通常為三年）。

● 趨勢二：自適應學習與教育數(shù)據(jù)挖掘

自適應學習和教育數(shù)據(jù)挖掘是近年來不斷發(fā)展的領(lǐng)域。自適應學習通常也和個性化電子學習、自適應課件和智能輔導系統(tǒng)互換使用。

Grubisic（2013）對這個領(lǐng)域的文獻進行了回顧，發(fā)現(xiàn)了5924篇涉及自適應電子學習系統(tǒng)、智能輔導系統(tǒng)、課件生成、課件排序、自動課件、動態(tài)課件、自適應課件或自動生成課件的相關(guān)論文。21%的論文與自適應電子學習系統(tǒng)有關(guān)。這些自適應電子學習系統(tǒng)，主要使用宏觀和微觀兩種方法來實現(xiàn)適應。宏觀適應發(fā)生在學習和教學過程之前，收集關(guān)于學生認知能力的數(shù)據(jù)，然后驅(qū)動最適合這些決定的學習環(huán)境和教學類型。微觀適應發(fā)生在學習和教學過程中，從而調(diào)整學習方法，根據(jù)在電子學習會話期間學生的知識變化而變化。后一種方法也可稱為“個性化學習”。

教育數(shù)據(jù)挖掘與自適應學習密切相關(guān)，著重于發(fā)現(xiàn)驅(qū)動學生學習結(jié)果的隱藏模式和關(guān)系。例如，美國馬里蘭大學學院應用數(shù)據(jù)挖掘來識別第一或第二學期具有關(guān)鍵“風險”的轉(zhuǎn)學生，以便提供必要的支持服務來幫助他們成功畢業(yè)。

Pena-Ayala（2013）回顧了240份教育數(shù)據(jù)挖掘論文發(fā)現(xiàn)：首先，描述性或預測性的方法經(jīng)常被應用于教育數(shù)據(jù)挖掘中，因此未來教育數(shù)據(jù)挖掘模塊期待能集成在典型的教育體系結(jié)構(gòu)中。其次，教育環(huán)境中基于數(shù)據(jù)決策的概念將越來越重要，大數(shù)據(jù)和分析在教育環(huán)境中的重要性越加凸顯。最后，教育數(shù)據(jù)挖掘?qū)⑼ㄟ^社交網(wǎng)絡、網(wǎng)絡和文本挖掘、虛擬三維環(huán)境、空間挖掘、語義挖掘、協(xié)作學習、大數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)和其他技術(shù)領(lǐng)域的進展得到進一步增強。

● 趨勢三：數(shù)據(jù)可視化和可視化分析

一圖勝千言，對管理人員而言，數(shù)據(jù)可視化對于理解和快速掌握分析大數(shù)據(jù)結(jié)果至關(guān)重要，因此教育大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一個關(guān)鍵增長領(lǐng)域是使用可視化分析。無論是公司的CEO還是大學校長，分析結(jié)果都必須以易于理解的方式展示。

執(zhí)行儀表板（如流行的Tableau軟件）是將數(shù)據(jù)可視化應用于分析結(jié)果的一種方法。圖2顯示了使用SAS可視化分析進行K12學生分析的示例。

圖3顯示了一個使用Tableau 軟件的例子，它是一個區(qū)級的評估儀表板，用于比較學生分數(shù)和餐食計劃。

Thomas和Cook（2006）指出，未來視覺分析從研究轉(zhuǎn)向?qū)嵺`，應注意以下幾點：開發(fā)基礎(chǔ)設施以促進對新的可視化分析技術(shù)的評估；創(chuàng)建和使用通用的安全和隱私基礎(chǔ)設施，密切結(jié)合隱私支持技術(shù)，如數(shù)據(jù)最小化和數(shù)據(jù)匿名化；為視覺分析軟件使用基于組件的軟件開發(fā)方法，以便于評估集成原型中的研究結(jié)果，并在不同的操作環(huán)境中部署有前途的組件；確定并公布將可視化分析技術(shù)插入運營環(huán)境的最佳實踐。

許多組織，如美國高等教育協(xié)會Educause和英國知識媒體研究所，正在研究如何在教育環(huán)境中改進可視化分析。例如，Educause的學習分析計劃一直在關(guān)注視覺分析如何在教育中發(fā)揮關(guān)鍵作用；知識媒體研究所的Catalyst項目則利用基于Web的注釋工具，幫助用戶優(yōu)先關(guān)注推薦內(nèi)容、在線創(chuàng)建觸發(fā)器，通過交互式可視化以及社交網(wǎng)絡和審議分析來增強現(xiàn)有社交媒體平臺。此外，在未來幾年，數(shù)據(jù)可視化和可視化分析還可能繼續(xù)發(fā)展，允許決策者在沉浸式環(huán)境和交互式游戲場景中分析數(shù)據(jù)。

● 趨勢四：教育中的知識管理

另一個重要趨勢是教育中的知識管理。知識管理是指如何最好地利用組織內(nèi)部和外部的知識，處理知識保留和轉(zhuǎn)移問題，組織應用知識管理來增加創(chuàng)新，建立組織的機構(gòu)共同記憶庫，提高適應性和敏捷性，以及組織內(nèi)部和外部的有效性。

在教育領(lǐng)域，有一些組織，如教育知識管理研究所，其任務是改進教育部門的持續(xù)學習、合作和變革的實踐。在美國范德比爾特大學醫(yī)學中心，他們的知識管理信息中心提供高水平的數(shù)據(jù)和知識組織技能，以優(yōu)化企業(yè)臨床、研究和教育活動。美國馬里蘭大學圣母院有一個新的知識管理分析碩士學位，研究知識管理和分析學之間的協(xié)同作用。此外，香港大學教育學院創(chuàng)建了《知識管理與電子學習》雜志來專門研究這一新領(lǐng)域。

《地平線報告》指出，數(shù)據(jù)驅(qū)動學習和評估的興起近年將成為推動教育變革的趨勢，大數(shù)據(jù)和分析在高等教育中的應用前景一片光明。因此，自適應/個性化學習、教育數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化、可視化分析以及知識管理和混合/電子學習將發(fā)揮越來越大的作用，更好地為高等教育的管理者和教師提供服務和支持。